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フィッティングの誤差についての基本的な質問です

ある測定データがあって、それにフィッティングをしたとします。 それによって出てきたパラメータがその誤差より小さい、つまり、 誤差がパラメータの値よりも大きい時はやはり、そのフィッティングは 良くないということなのでしょうか? それと「フィッティング誤差」と言うとそれは、この「パラメータの誤差」 や「かい2乗」の事を言っているのでしょうか? それともう一つ、かい2乗の値ってどれくらいまでならそのフィッティングは 良いと言えるんでしょうか? 質問ばかりで申し訳ありません。でもフィッティングってやったことなくて ほとんど分からないんです。もしかしたら見当違いな質問をしてるかも しれませんが、お許しください~。 これから色々勉強していきますが、今は訳あって急ぎなんです。 どうかよろしくお願いします。

みんなの回答

noname#21649
noname#21649
回答No.2

私の使っている言葉と異なっているので.次の店をお知らせください。 1じ方程式又は1じ方程式に換算できる方程式を使った.あてはめですか。線形式ですか.非線型式ですか. 定義域の誤差も考えますか.値域だけの誤差を考えますか。

  • gyopi
  • ベストアンサー率40% (22/54)
回答No.1

初めまして,Gyopiと申します. まず,頭の中を整理しましょうね. パラメータというのは,フィッテイングに用いた関数の中で変動する 変数の部分ですね.フィッテイングに用いた関数が現象を明確に表す 関数であるならば,それらのパラメータにも意味があるのです. 例えば温度とか濃度とか・・・ 要するに,それらのパラメータが他の実験によって求められるのであれば, その実験値を求めておき,それらと比較します. もし,妥当な結果が得られれば,『そのフィッテイングは合っている可能性 がある』という段階までいきます.つぎに注意しなければいけないのは, フィッテイングというものの限界です.どのようなフィッテイングを使って いるのかが解らないので何とも言えませんが,最小二乗法を使っている場合, 初期パラメータの近傍における最小値を探しているにすぎません. だから,初期パラメータをいろいろと(実験値と矛盾がない領域で)動かして フィッテイング処理を行う必要があります.これは局所解に落ちるていないか を確認するためです.このとき,『かい二乗マップ』を作っておくと便利です. ここまで来れば,合っているかなぁ?という段階まで来ます. パラメータ誤差というのは,そのパラメータが採りうる範囲です. それに対して,フィッテイング誤差というのは『かい二乗値』に対応するもの です. ちょっとは理解できましたか? がんばってくださいね.